Публикации по теме 'big-data'
Лучшее время для начала карьеры в области науки о данных
5 способов извлечь выгоду из раннего начала карьеры в области науки о данных
Один из вопросов, который я чаще всего получаю от талантов, заинтересованных в карьере в области науки о данных, заключается в следующем: «Когда лучше всего начать работать в области науки о данных?». Ответ на этот вопрос может быть простым и общим: «Чем раньше, тем лучше, особенно пока вы еще студент!».
Да, это правда. Всегда лучше начинать строить карьеру в области науки о данных еще будучи студентом..
Понимание машин опорных векторов
[Предоставлено Raghu из Knoldus, Канада]
Одним из важных и популярных методов классификации среди алгоритмов машинного обучения являются машины опорных векторов. Это также называется классификацией с большой маржой. Метод опорных векторов приводит к гиперплоскости, которая разделяет и, следовательно, классифицирует выборки на два разных класса. В результате SVM получается такая плоскость, которая не только разделяет образцы, но и делает это с максимально возможным разделением...
Вооружение управления
Многие процессы управления данными, изначально созданные как защитные меры, обусловленные нормативными требованиями, теперь переназначаются и совершенствуются для поддержки наступательных стратегий, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом.
Необходимое зло
Различные отрасли созрели для понимания и уважения к управлению данными с разной скоростью. Справедливости ради стоит сказать, что финансовые услуги и страховые отрасли, долгое время движимые сбором и анализом..
Что такое машинное обучение?
Это первая из серии статей, призванных сделать машинное обучение более доступным для тех, кто не имеет технической подготовки. Надеюсь, это поможет.
Достижения компьютерных технологий за последние десятилетия привели к тому, что сбор электронных данных стал более обычным явлением в большинстве областей человеческой деятельности. Многие организации теперь обнаруживают, что хранят большие объемы данных за многие предыдущие годы. Эти данные могут относиться к людям, финансовым..
Не отступая от курса: рабочие процессы с данными - ваш друг
Йорг Шницбауэр и Лукаш Боликовски
Сочувствие к компаниям, которые потратили миллионы из-за ошибок на раннем этапе создания большого проекта в области науки о данных, является частью нашей работы. Цель этой колонки - поделиться уроками, которые мы извлекли, помогая компаниям выстраивать рабочие процессы с данными, чтобы избежать подобных ловушек, и позволить компаниям лучше использовать расширенную аналитику, чтобы они стали победителями в деловом мире, а не просто защитниками.
В..
10 лучших практик проектирования баз данных
Базы данных являются основными элементами приложений и компьютеров, в них хранятся все важные данные, необходимые для запуска программных приложений. Всегда существует база данных или, в некоторых случаях, несколько баз данных, которые работают за сценой, чтобы поддерживать работу приложений. Вы можете думать о базах данных как о хранилищах информации, где тонны связанной информации сортируются и хранятся в структурном порядке, чтобы сделать ее легко доступной для поиска и..
25.01: @futurs_io accueille le meetup WiMLDS Paris @WiMLDS_Paris #WIMLDSParis #WiMLDS
Jeudi, 25 января, с 19 по 22, Futurs , на пляже dans les locaux de Maltem , на 3-й встрече парижской главы коллектива Женщины в машинном обучении и науке о данных .
Au program de la soirée, Julie Josse (Polytechnique), Juliette Tisseyre (Margoconseil) и Elena Smirnova (Criteo) - подробные комментарии, подготовленные к относительному использованию машинного обучения.
Pour vous inscrire, rendez-vous sur la page du meetup:..
